基本的なデータ解釈こんにちは、みんな、
正解を確認したい、非常に基本的な質問があります（統計から始めます。しばらくお待ちください）。簡単な答えを定式化するためにどの結果を選択すべきかわかりません。
私の実験は、絵画が復元される前後の凝視数と美的経験の変化についてです。
私が持っているデータは：
-復元フェーズ（前/後）
-固視カウント（数値）
-美的体験（はい/いいえ）
質問：（「はい/いいえ」と「方法」）
1）回復フェーズと凝視数の間に関係はありますか？
2）修復段階と美的経験の間に関係はありますか？
3）凝視数と美的経験の間に関係はありますか？
ここに私が行った分析のイメージを入れました。
PS：外れ値を除外しないことにしました。
答え：
1）いいえ、修復フェーズと固視カウントの間に有意な関係はありません（ α= 0,05 / p = 0.3498 ）
2）はい、あります復元フェーズ（前/後）と美的体験（α= 0,05 / ChiSquare = 0,037 / p = 0,8484 /）の間の重要な関係。
3）いいえ、凝視数と美的経験の間に有意な関係はありません（α= 0,05 / p = 0,6071）。
私が必要とする助け：
-答えは正しいですか？分析は私が持っている変数のタイプにとって良いものですか？
-統計がうまく取れたら因果関係をチェックすることはできませんよね？（すべてに名目変数が含まれているため）。そうでない場合、変数が実際の分析から他の変数にどのように影響するかを理解するにはどうすればよいですか？
-分析を充実させるために添付された分析からの各回答について、他に何を言うことができますか？
どうもありがとうございました！
Re：基本的なデータの解釈1。同一人物の固視カウントの前と後の両方の測定ですか、それとも異なる個人が測定されましたか？前に1つのグループと後に1つのグループ？
2。Fixation countは、like / not like .... correctの推定のために測定しているものです。
Re：基本的なデータの解釈こんにちはジム、
1。彼らは、前のグループと後のグループという2つの異なるグループの異なる個人です。
2。凝視の増加/減少が美的経験（はい/いいえ）の回答に関連しているかどうかを確認したいと思います。言いましょう：美的経験のためにイエスと言う人はもっと固執しますか？
Re：基本的なデータの解釈あなたがやりたいと思う
分析==>フィットモデル
モデルを次のように定義します
Y変数、固定カウント
あなたのモデル効果
美的
復元
審美的*修復
必要なすべての分析が得られます
Re：基本的なデータの解釈あなたの分析は、統計が一般的に教えられている（悪い）方法やほとんどの入門的な統計の本と一貫している一方で、ますます悪い習慣と見なされていることを指摘したいと思います。 あなたが持っているような証拠は、質問への回答と見なすべきではありません。xとyの間に関係があるか、関係がないのですか？すべての結果は確率に関するものです。つまり、はい/いいえの質問ではなく、灰色の濃淡です。 私の意見では、答えを二分することは、貧弱な統計的実践です。 決定はしばしば二分法ですが、証拠は決してそうではありません。 因果関係の決定はさらに曖昧です。
データの良し悪し、データの変動量に注目することをお勧めします。 あなたのデータセットはそのような定性的な質問に対してかなり小さいので、私はこのデータから何かを結論付けることは適切ではないと思います。 むしろ、できる最善のことは、限られたデータが特定の仮説と一致しているかどうかです。 また、関係がないという仮説を却下した場合、これを、検討してきた特定の代替仮説をサポートしていると解釈しないでください。 拒絶とは、ランダムな変動以上のものがあなたが見ているパターンを説明していると言うのに十分な証拠を判断しているだけであることを意味します効果の大きさについてあなたが言えること：それは間違いなくゼロではありませんが、本当の問題はそれがどれくらい大きいかです）。
